यह रणनीति एक तेज़ और एक धीमी ईएमए संकेतकों की गणना करती है, उनके क्रॉसओवर स्थिति के आधार पर खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करती है, जो एक विशिष्ट प्रवृत्ति के बाद की रणनीति से संबंधित है। यह लंबी हो जाती है जब तेज़ रेखा धीमी रेखा के ऊपर पार करती है, और लंबी हो जाती है जब तेज़ रेखा धीमी रेखा के नीचे पार करती है। इसके विपरीत, यह छोटी हो जाती है जब तेज़ रेखा धीमी रेखा के नीचे पार करती है, और छोटी हो जाती है जब तेज़ रेखा धीमी रेखा के ऊपर पार करती है।
यह रणनीति क्रमशः 13 और 50 की अवधि के साथ एक तेज और एक धीमी ईएमए लाइनों की गणना करती है। जब तेज रेखा धीमी रेखा को पार करते हुए ऊपर की ओर टूटती है, तो एक खरीद संकेत लंबे समय तक जाने के लिए उत्पन्न होता है। जब तेज रेखा धीमी रेखा से नीचे पार करते हुए नीचे की ओर टूटती है, तो एक बिक्री संकेत शॉर्ट जाने के लिए उत्पन्न होता है।
लम्बी लाइन के बाद, यदि तेज लाइन धीमी लाइन से नीचे जाती है, तो एक सपाट लंबा संकेत उत्पन्न होता है।
इस रणनीति में दोहरी ईएमए प्रणाली को अपनाया गया है, जो विभिन्न समय सीमा ईएमए के बीच क्रॉसओवर स्थितियों के आधार पर रुझान और प्रवेश बिंदुओं का न्याय करती है। दोहरी ईएमए प्रभावी रूप से शोर को फ़िल्टर कर सकती हैं और एक साथ उपयोग किए जाने पर रुझानों की पहचान कर सकती हैं।
ऑपरेशन सरल और सहज ज्ञान युक्त हैं, स्वचालित करने में आसान हैं। इसे केवल अन्य जटिल कारकों पर विचार किए बिना मूल्य जानकारी की आवश्यकता होती है। ईएमए अवधि को विभिन्न बाजार वातावरण के अनुकूल स्वतंत्र रूप से समायोजित किया जा सकता है।
दोहरी ईएमए क्रॉसओवर प्रणाली में जटिल रुझानों की पहचान करने में औसत दर्जे का प्रदर्शन होता है। रेंजिंग बाजारों में, ईएमए क्रॉसओवर सिग्नल अक्सर हो सकते हैं, जिससे विप्सॉव का जोखिम हो सकता है। केवल मूल्य कारकों को अन्य तत्वों को शामिल किए बिना माना जाता है।
ईएमए अवधि के बीच अंतराल को बढ़ाना क्रॉसओवर आवृत्ति को कम कर सकता है। वॉल्यूम या अस्थिरता संकेतक भी अतिरिक्त अंतर्दृष्टि प्रदान करने में मदद कर सकते हैं। स्टॉप लॉस रणनीतियों का अनुकूलन भी व्हिपसा जोखिम को कम कर सकता है।
इष्टतम सेटिंग्स खोजने के लिए ईएमए अवधि मापदंडों का परीक्षण और अनुकूलन करें।
मात्रा, अस्थिरता या अन्य निर्णय नियम जोड़ें।
अधिक सख्त प्रवेश शर्तों को निर्धारित करने के लिए ब्रेकआउट संकेत आदि शामिल करें।
रुझानों की भविष्यवाणी करने और ईएमए सिग्नल गुणवत्ता निर्धारण में सहायता के लिए मशीन लर्निंग लागू करें।
स्टॉप लॉस रणनीतियों को अनुकूलित करें जैसे कि ट्रेलिंग स्टॉप, औसत स्टॉप आदि।
पूंजी प्रबंधन को अनुकूलित करने के लिए स्थिति आकार को गतिशील रूप से समायोजित करें।
यह रणनीति विशिष्ट दोहरी ईएमए क्रॉसओवर प्रणाली से संबंधित है, जो सरल संकेतक संयोजनों द्वारा रुझानों को मापती है। इसे लागू करना आसान है लेकिन झूठे संकेतों के लिए भी प्रवण है। अधिक संकेतकों और पैरामीटर अनुकूलन को जोड़ने से मजबूती में सुधार हो सकता है। कुल मिलाकर यह रणनीति टेम्पलेट के बाद एक संक्षिप्त प्रवृत्ति प्रदान करता है।
/*backtest
start: 2023-09-12 00:00:00
end: 2023-09-12 22:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
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//@version=4
strategy("CROSS_ALGO SYSTEM")
// INPUT CONTROLS
lengthSEMA= input(title="LSEMA", type = input.integer, defval=13,minval=1,maxval=100,step=1)
lengthLEMA= input(title="LLEMA", type = input.integer, defval=50,minval=1,maxval=100,step=1)
//INDICATOR
SEMA= ema(close,lengthSEMA)
LEMA= ema(close,lengthLEMA)
// BUY AND SELL
buy = crossover(SEMA,LEMA)
sell = crossunder(SEMA,LEMA)
//EXITS
buyexit = crossunder(SEMA,LEMA)
sellexit = crossover(SEMA,LEMA)
//EXECUTION
strategy.entry("long",strategy.long,when=buy,comment = "Buy")
strategy.entry("short",strategy.short,when=sell,comment = "Sell")
strategy.close("long",when= buyexit , comment= "Sell")
strategy.close("short",when= sellexit , comment= "Buy")